CC BY
33
am (s )=class(a, (s ),..., a (s )),
at(s)=Xetj(s), i = 1, qc,
j=i
m =\M\, M={Mj}, Mj = (xh,xh }, jle{1,..., qx},
r qc
eij(s)=tfj(tiP,s), tpeT, tpeCif fr = qt, p=1 i=1 jö(t), если VxkeMJ ^\xk(t)-xk(s)<£k> Jj(t>s)=если 3xkeMJ^\xk(t)-xk(s)\>£k,
где eij(s) - оценка распознаваемого объекта s для i-го класса по j-му опорному множеству; Mj - j-е опорное множество, включающее подмножество исходного множества признаков, по которому вычисляется степень похожести распознаваемого объекта и элемента обучающей выборки; Tij -множество объектов обучающей выборки, соответствующих i-му классу, к которым оказался близок по j-му опорному множеству распознаваемый объект; fj(t,s) - функция близости между объ-
ектами t и вычисляемая по 7-му опорному множеству; Ек - порог близости для признака хк. Коэффициент доверия для распознанного объекта и вычислим на основании решающих функций классов от этого объекта по следующей формуле:
\аЛи)-ак(и)\
8(и )=—--,
\а^и )-ак(и )\+1
а7(и)=шах(а.(и)}, I=1,дс>
7 / _
ак(и)=шах{аг(и)}, г=1,дс> гф].
г
Таким образом, рассмотренная модель может быть использована для адаптации и повышения эффективности применения существующих методов распознавания, предоставляя один из возможных путей расширения базы имеющихся знаний интеллектуальной системы. Особенностью модели является то, что она может использоваться с различными методами без существенного изменения алгоритмов, лежащих в их основе.
m
МУЛЬТИАГЕНТНАЯ СИСТЕМА ИНТЕГРАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ ИННОВАЦИЙ
(Работа выполнена в рамках программы «Поддержка научных школ» № НШ-8249.2006.9 и поддержана
грантом РФФИ, проект № 05-07-90050))
А.В. Маслобоев, М.Г. Шишаев, к.т.н. (Институт информатики и математического моделирования Кольского РАН, г. Апатиты)
Информационная поддержка инноваций является актуальной задачей. Принимая во внимание большое количество вовлеченных в инновационные процессы участников и их территориальную распределенность, особенно важным представляется такой аспект информационной поддержки, как автоматизированный поиск потенциальных бизнес-партнеров для реализации инновационных проектов.
В настоящее время создано множество информационных ресурсов поддержки инноваций. При этом большинство из них реализовано в виде специализированных веб-ресурсов, чаще всего -информационных порталов, в общем случае не связанных между собой. Для повышения эффективности информационной поддержки инноваций представляется актуальным решение задачи гибкого и прозрачного для конечного пользователя совместного использования информации об инновационных предложениях, хранящейся на разрозненных порталах информационной поддержки инноваций.
В данной работе представлена мультиагентная система информационной поддержки инновационной деятельности, обеспечивающая совместное использование информационных баз инновационных порталов в процессе автоматизированного формирования потенциально эффективных биз-
нес-структур, направленных на реализацию инновационных проектов.
Общая архитектура системы приведена на рисунке.
Логика работы системы и ее функциональная структура описаны с помощью концептуальной модели (КМ) агентно-ориентированной виртуальной бизнес-среды (ВБС), представляющей собой формализованное описание объектов системы, их связей и атрибутов в виде теоретико-множественных отношений.
Формализация представления КМ обеспечивает возможность формирования в терминах КМ вычислительных моделей критериев оценки потенциальных инновационных структур, формулировки оптимизационных задач выбора эффективных вариантов реализации инновационных проектов, унифицированного описания алгоритмов функционирования агентов.
КМ ВБС включает в себя следующие множества элементов: объекты (субъекты инновационной деятельности) - агенты субъектов - А; бизнес-процессы - Р; ресурсы инноваций - К; бизнес-идеи (инновационные предложения) - В1; бизнес-планы (инвестиционные предложения) - ВРЬ; бизнес- (инновационные) структуры - ВБ (множества взаимосвязанных объектов, задействованных в реализации конкретного бизнес-плана). Инно-
Архитектура мультиагентной системы интеграции распределенных информационных ресурсов инноваций
вационные предложения, фигурирующие в системе, разделены на два класса - генерализованные бизнес-идеи и детализированные бизнес-идеи. Такое деление обеспечивает возможность формирования в ВБС виртуальных бизнес-площадок, объединяющих субъектов инноваций, вероятность взаимодействия между которыми высока. Это, в свою очередь, ведет к повышению эффективности взаимодействия между агентами и снижению нагрузки на сеть. Объекты КМ ВБС, представляющие субъектов инноваций, образуют иерархию, что позволяет учитывать при формировании инновационных структур организационную подчиненность субъектов инновационной деятельности.
Схема КМ ВБС имеет вид:
Евбс =(8,Р,1,А№,В1,ВРЦКЛГ.
На множествах объектов модели заданы отношения, определяющие структуру ВБС: отношение соответствия агента реализуемой бизнес-идее, отношение участия субъекта инноваций в бизнес-процессе, отношение принадлежности субъекта инновационной структуре, отношение принадлежности бизнес-идеи субъекту инноваций, отношение принадлежности бизнес-плана субъекту инноваций, отношение принадлежности генерального бизнес-плана инновационной структуре, отношение участия инновационной структуры в бизнес-процессе, отношение иерархии объектов.
Агенты представляют в ВБС интересы участников бизнес-процессов и характеризуются множеством инновационных предложений, которые они представляют в ВБС, множеством базовых организационных структур, соответствующих конкретным функциям (ролям) агентов, и внутренней структурой, описывающей функциональное уст-
ройство агента.
Бизнес-структуры представляют собой группы (коалиции) агентов, объединяемые общей целью или целями для реализации соответствующих бизнес-идей. Для бизнес-структуры задаются множество входящих в нее агентов, множество генеральных идей, объединяющих объекты в бизнес-структуры, и множество бизнес-планов, на основании которых реализуются бизнес-идеи. Бизнес-идеи
описываются множествами ключевых и второстепенных параметров и используются при автоматическом формировании коалиций агентов. Это делается для того, чтобы сократить информационный обмен между агентами, интересы которых существенно разнятся, и, напротив, упростить и активизировать интеракции между агентами внутри группы. В число параметров входят как жестко типизированные, описываемые в терминах общесистемного тезауруса, так и параметры, описываемые на естественном языке. Формирование коалиций производится на основании семантического сопоставления соответствующих параметров бизнес-идей.
Бизнес-план представляет собой набор количественных параметров, детализирующих инновационное предложение: временные рамки реализации, планируемый объем производства, объем требуемых инвестиций, прогнозируемый срок окупаемости и другие.
Компоненты системы образуют логически единую виртуальную бизнес-среду. Каждый программный агент представляет в виртуальной среде некоторое бизнес-предложение, зарегистрированное на одном из порталов. Основная задача агента - подыскать для своего владельца потенциальных партнеров по реализации инновационного или инвестиционного предложения - решается путем переговоров между агентами, формированием возможных инновационных структур и выбора из их числа наиболее эффективных. Для уменьшения объемов данных, передаваемых по сети в ходе коммуницирования агентов, в системе используются два вида агентов - мобильные агенты, способные перемещаться между узлами для реализа-
ции локального поиска в пределах того или иного портала, и статичные агенты, представляющие интересы своего владельца на стороне портала, в котором зарегистрировано соответствующее бизнес-предложение. Статичные агенты не проявляют инициативу в поиске бизнес-партнеров и обеспечивают коммуникации с другими статичными или мобильными агентами.
Система реализует такие основные функции,
как:
- поиск потенциальных бизнес-партнеров по значениям атрибутов, зарегистрированных на инновационных порталах объектов и предложений;
- формирование инновационных структур в ходе межагентных коммуникаций в рамках виртуальной бизнес-среды;
- трансляция запросов на поиск объектов, сформулированных в общесистемных терминах, в локальные термины портала, являющегося текущим объектом поиска;
- расчет количественных параметров сформированных вариантов инновационных структур и автоматизированный выбор из их числа потенциально наиболее эффективных;
- настройка параметров инновационных предложений и соответствующих им программных агентов в ходе диалога с пользователем.
Систему образуют следующие основные функциональные модули.
• Агентное представительство, загружаемое на стороне серверной платформы инновационного портала. Данное представительство, в свою очередь, состоит из частей, реализующих локальное и гостевое представительства. Первое выполняет функции порождения агентов и обеспечивает выполнение программного кода статичных локаль-
ных агентов, а второе обеспечивает среду выполнения для агентов-гостей, переместившихся с других узлов системы.
• Перемещаемый программный код, реализующий мобильных агентов. Реализация мобильных агентов в виде перемещаемого кода позволяет обеспечить функциональную гибкость системы -произвольно изменять реализации алгоритмов расчета параметров инновационных структур и логики поведения агента при условии сохранения интерфейса вызовов. Мобильные агенты разработаны с помощью языка сценариев Java Language.
• Сервер онтологий предметной области, обеспечивающий единую терминологическую базу для общесистемных и локальных запросов на поиск объектов и инновационных предложений.
• Транслятор запросов, обеспечивающий формирование поисковых запросов к локальным информационным базам портала на основе поступившего запроса в общесистемных терминах. В ходе трансляции используются онтологии предметных областей, хранящиеся на выделенном сервере онтологий.
• Программные компоненты, реализующие внутреннюю логику функционирования агентов и протоколы межагентных коммуникаций.
Представленная система позволяет повысить эффективность информационной поддержки инновационных процессов за счет возможности гибкого совместного использования разнородных территориально распределенных информационных ресурсов инноваций и автоматизации рутинных операций по поиску подходящих бизнес-партнеров по реализации инновационных проектов и оценке перспективности потенциальных инновационных структур.
ДИАЛОГОВАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПАРАМЕТРИЧЕСКОМ СИНТЕЗЕ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Т.В. Кадач (Белорусский национальный технический институт, г. Минск)
Параметрический синтез технических систем (ТС) представляет собой сложный трудоемкий процесс, связанный с обработкой больших объемов информации и с выполнением различного вида расчетов. Традиционно проектирование ТС базируется на нормативных методах, содержащих методические указания и справочные материалы для выполнения проверочного и конструктивного расчетов.
В настоящее время для выполнения наиболее трудоемких расчетов используется ЭВМ. Для большинства ТС существует много автоматизированных версий указанных выше методов. Однако, как правило, в них слабо отражены подходы, свя-
занные с поиском рациональных параметров ТС, что, вероятно, вызвано сложностью построения адекватных математических моделей проектируемых объектов, трудностями, возникающими при подготовке исходных данных для оптимизационных задач и при использовании полученных результатов в процессах проектирования.
Преодоление этих проблем возможно при внедрении специальных технологий автоматизированного проектирования, включающих в себя соответствующие оптимизационные модели, эффективные методы решения и необходимое программное обеспечение. Пользователю должны быть предоставлены удобные средства подготовки
